Statistics LnNha N Valid 133 Missing 0 Mean 4.5077 Median 4.5951 Mode 5.09 Skewness -.157 Std. Error of Skewness .210 Kurtosis -.530 Std. Error of Kurtosis .417 Sum 599.53
Biểu đồ 4.3.3 Biểu đồ mô tả biến LnNha
Sau đó tác giả thực hiện kiểm tra sự tương quan, từ bảng kết quả ma trận hệ số tương quan giữa các biến VT, DAT, LG, KC, LnNha và biến phụ thuộc LnPrice (xem phụ lục 4.3.7) cho rằng có sự tự tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập.
Tiếp theo, tác giả thực hiện chạy mơ hình hồi quy với biến phụ thuộc Ln(Price) và 5 biến độc lập: DAT, VT, KC, LC, LnNha. Thông qua bảng kết quả hồi quy (xem phụ lục 4.3.8), cho thấy hệ số R2 điều chỉnh của mô hình đạt 0.859 chứng tỏ 5 biến trong mơ hình có thể giải thích được 85,9% biến thiên của giá nhà ở trên địa bàn quận 11, TP. Hồ Chí Minh.
Thực hiện kiểm định ANOVA (xem phụ lục 4.3.8), kết quả giá trị F của mơ hình đạt 161,612 với Sig. = 0.000, chứng tỏ giả thuyết H0bị bác bỏ và tồn tại mối quan hệ tuyến tính giữa biến LnPrice với ít nhất một trong các biến VT, DAT, LnNha,
Từ bảng kết quả hồi quy với biến phụ thuộc Ln(Price) và 5 biến độc lập: DAT, VT, KC, LC, LnNha (xem phụ lục 4.3.8) cho thấy cả 5 biến độc lập đều có ý nghĩa do hệ số Sig. đều nhỏ hơn 0.05 và hệ số Beta (β) của các biến này đều có dấu đúng với kỳ vọng dấu ban đầu. Do đó, đề tài sẽ tập trung phân tích và tiếp tục kiểm định các giả định trong mơ hình hồi quy sau:
LnPRICE = 21,552 + 0,212*VT + 0,012*DAT + 0,081*LnNha + 0.025*LG - 0.122*KC (2)
Từ bảng kết quả hồi quy (phụ lục 4.3.8), hệ số β chuẩn hóa (Standardized Coefficients Beta) cho thấy được tầm quan trọng của từng biến trong mơ hình hồi quy hay mức độ tác động của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc LnPrice. Hệ số Beta chuẩn hóa của biến DAT đạt giá trị cao nhất (0.475) nên diện tích đất của BĐS là yếu tố tác động mạnh nhất đến giá nhà ở trên địa bàn quận 11, TP. HCM. Tiếp theo là biến LG đạt giá trị 0.394, tức là Chiều ngang mặt đường, hẻm phía trước là yếu tố tác mạnh cũng khơng kém yếu tố diện tích đất. Biến VT đạt giá trị 0.17 cho thấy vị trí của BĐS cũng tác động đến giá nhà ở. Biến tiếp theo là biến KC đạt 0.114, chứng tỏ Khoảng cách từ BĐS đến Chợ Bến Thành tác động đến giá nhà ở và cuối cùng là biến LnNha, yếu tố Diện tích nhà (0.086).
4.4 Kiểm định các giả định trong mơ hình hồi quy
Sau khi kiểm tra các biến độc lập và biến phụ thuộc về sự tương quan, loại bỏ các quan sát có tính dị biệt, loại bỏ các biến khơng có ý nghĩa trong mơ hình. Tác giả chọn mơ hình phù hợp là mơ hình hồi quy (2) là để phân tích và tiến hành kiểm định các giả định trong mơ hình hồi quy.
LnPRICE = 21,552 + 0,212*VT + 0,012*DAT + 0,081*LnNha + 0.025*LG - 0.122*KC (2)
4.4.1 Giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Phần dư có thể khơng tn theo phân phối chuẩn, để kiểm định giả định này, tác giả sử dụng Biểu đồ tần số Histogram để khảo sát phân phối của phần dư. Về mặt số học có thể nói rằng phân phối của phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean=0 và độ
lệch chuẩn Std.Dev=0.981) và Biểu đồ 4.4.1 cho thấy phần dư có phân phối chuẩn. Do đó, có thể kết luận rằng giả thiết phần dư có phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
Biểu đồ 4.4.1 Biểu đồ kiểm định phân phối chuẩn của phần dư
4.4.2 Giả định về tính độc lập của sai số (kiểm định khơng có tương quan giữa các phần dư) các phần dư)
Giả định về tính độc lập của sai số, tức là giữa các phần dư khơng có mối quan hệ tương quan. Một lý do dẫn đến hiện tượng này là các biến có ảnh hưởng khơng được đưa hết vào mơ hình là do giới hạn về mục tiêu nghiên cứu của đề tài, hoặc chọn dạng mơ hình sai, sai số trong đo lường các biến. Khi mơ hình có hiện tượng này, sẽ dẫn đến vấn đề tương quan chuỗi trong sai số và tương quan chuỗi gây ra những tác động sai lệch nghiêm trọng đến mơ hình hồi quy tuyến tính như hiện tượng phương sai thay đổi. Đại lượng thống kế Durbin-Watson dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau. Hệ số Durbin-Watson thường nằm ở trong khoảng 1.4 – 2.5 là phù hợp.